কোন Claude মডেলটি ব্যবহার করবেন? খরচ ও গাইড

কোন Claude মডেল ব্যবহার করা উচিত?

আপনার কোন Claude মডেল ব্যবহার করা উচিত—এর সংক্ষিপ্ত উত্তর হলো: Claude Opus 5.5 দিয়ে শুরু করুন, এবং নির্দিষ্ট কোনো কারণ থাকলেই কেবল সেটি বদলান। Anthropic-এর নির্দেশনাও একই। “কোন মডেল ব্যবহার করবেন তা নিয়ে অনিশ্চিত হলে, বেশিরভাগ workload-এর জন্য Claude Opus 5.5 দিয়ে শুরু করুন।” কাজটি সুস্পষ্টভাবে নির্ধারিত এবং দিনে বহুবার চালানো হলে Claude Sonnet 5.5-এ নামুন। যান্ত্রিক, উচ্চ-ভলিউমের কাজের ক্ষেত্রে—যেখানে সঠিক উত্তরের বৈশিষ্ট্য আপনি আগে থেকেই জানেন—আরও এক ধাপ নেমে Claude Haiku 5.5 ব্যবহার করুন। Claude Fable 5.1 এগুলোর সবার উপরে। এটি কঠিন reasoning এবং দীর্ঘমেয়াদি agentic কাজের জন্য, অথবা উচ্চ effort-এ Opus 5.5-এ আপনার test এখনও প্রত্যাশিত ফল না দিলে ব্যবহার করুন।

এই নির্বাচনের সঙ্গে খরচও জড়িত। 17 October 2026 অনুযায়ী Claude API (application programming interface)-এর প্রতি million token-এর হার নিচে দেওয়া হলো। নথিতে এই এককটি MTok হিসেবে লেখা হয়।

• Claude Fable 5.1 (claude-fable-5-1): input-এ $10 / MTok, output-এ $50 / MTok। 1M context।
• Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5): input-এ $4, output-এ $20। 1M context।
• Claude Sonnet 5.5 (claude-sonnet-5-5): input-এ $2, output-এ $10। 1M context।
• Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5): 100,000 token পর্যন্ত prompt-এর জন্য input-এ $0.10, output-এ $0.50; 100,000 token-এর বেশি prompt-এর জন্য input-এ $0.50, output-এ $2.50। 1M context।

এই identifier-গুলো যেভাবে লেখা হয়েছে, সেভাবেই সম্পূর্ণ। এগুলোর শেষে কিছু যোগ করা হয় না।

এই পৃষ্ঠায় July-তে যেসব model সুপারিশ করা হয়েছিল, সেগুলো এখনও available। তবে Anthropic এখন সেগুলোকে legacy model হিসেবে তালিকাভুক্ত করে। Claude Opus 4.8 এবং Opus 4.7-এর input খরচ $5 এবং output খরচ $25। Claude Sonnet 5-এর input খরচ $2 এবং output খরচ $10; Anthropic প্রথমে এটিকে introductory price বলেছিল, পরে সেটিকে standard করে এবং $3 ও $15-এ বাড়ানোর পরিকল্পনা বাতিল করে। Claude Haiku 4.5-এর input খরচ $1 এবং output খরচ $5। Claude Fable 5-এর input খরচ $10 এবং output খরচ $50।

Fable 5.1, Opus 5.5 বা Sonnet 5.5-এ input-এর আকারের জন্য আলাদা surcharge নেই: “900k-token request-এর ক্ষেত্রে প্রতি-token rate, 9k-token request-এর মতোই।” Haiku 5.5 ব্যতিক্রম, কারণ এর মূল্য prompt-এর দৈর্ঘ্য অনুযায়ী নির্ধারিত হয় এবং সেই ধাপটি নিচে ব্যাখ্যা করা হয়েছে। এই হার API-এর বাইরেও প্রযোজ্য, কারণ Claude Enterprise seat price-এর পাশাপাশি API rate অনুযায়ী usage মাপে। তাই seat plan ব্যবহারকারী team-এর ক্ষেত্রেও নিচের একই হিসাব প্রযোজ্য। একমাত্র ব্যতিক্রম হলো US-only inference চালু করা organisation। Anthropic Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6 এবং পরবর্তী model-গুলোর জন্য standard API rate-এর 1.1x নেয়। সে ক্ষেত্রে নিচের মোট হিসাবকে 1.1 দিয়ে গুণ করুন। Flat-rate subscription meter পরিবর্তন করে, কিন্তু এই সিদ্ধান্ত পরিবর্তন করে না, কারণ Claude Max-এর উভয় tier-এ একই model থাকে। দুই tier-এর পার্থক্য হলো আপনি কত usage পান—Pro-এর 5x বা 20x—এবং Claude Platform-এ build করার জন্য প্রতিটিতে থাকা monthly API credit। 17 October 2026-এ claude.com/pricing অনুযায়ী Max 5x-এ মাসে $100 এবং Max 20x-এ মাসে $200 credit থাকে। একই ladder-এর নিচে, Claude Pro-এর মাসিক $20 usage allowance কেনে, per-token rate নয়। তাই usage credits চালু না করলে সেখানে আপনাকে থামায় limit reset, bill নয়। Pro এবং Max-এ usage credits opt-in। এগুলো included limit শেষ হওয়ার পরও standard API rate-এ কাজ চালিয়ে যেতে দেয় এবং bill-এ অতিরিক্ত charge হিসেবে দেখায়। আপনি যদি এখন এই অবস্থায় থাকেন, আপনি কোন window-এর জন্য অপেক্ষা করছেন তা নির্ধারণ করা নিচের arithmetic করার আগে জরুরি। কারণ সমাধান হলো ছোট model, ছোট context, usage credits অথবা কম rate নয়—API-তে স্থানান্তর। আর আপনি যদি এখনও কোনো payment শুরু না করে থাকেন, প্রথমেই Pro-এর $20 মূল্য সার্থক কি না তা নির্ধারিত হবে free limit আপনাকে কত ঘন ঘন থামায় তার ভিত্তিতে, উপরের কোনো rate-এর ভিত্তিতে নয়।

প্রতিটি মডেলের প্রকৃত উদ্দেশ্য

Anthropic প্রতিটি মডেলের জন্য একটি করে সারসংক্ষেপ প্রদান করেছে, যা যেকোনো লিডারবোর্ডের চেয়েও কার্যকরভাবে মডেলগুলোর ব্যবহার বুঝতে সাহায্য করে।

• Claude Fable 5.1: "জটিল যুক্তি এবং দীর্ঘমেয়াদী এজেন্টিক কাজের জন্য।" চারটির মধ্যে এর ল্যাটেন্সি বা বিলম্ব সবচেয়ে বেশি।
• Claude Opus 5.5: "দীর্ঘস্থায়ী এজেন্টিক কোডিং এবং জ্ঞানভিত্তিক কাজের জন্য।" এর ল্যাটেন্সি মাঝারি।
• Claude Sonnet 5.5: "গতি এবং বুদ্ধিমত্তার সেরা সমন্বয়।" এটি দ্রুতগতির।
• Claude Haiku 5.5: "ক্লাসিফিকেশন, এক্সট্রাকশন এবং রাউটিংয়ের মতো উচ্চ ভলিউম এবং ল্যাটেন্সি-সংবেদনশীল কাজের জন্য।" এটি সবচেয়ে দ্রুতগতির।

এই চারটির মধ্যে শুধুমাত্র Fable 5.1-এর ক্ষেত্রে এই তুলনামূলক বিশ্লেষণে কোনো ওয়ার্কলোডের মূল্য নির্ধারণ করা হয়নি। Opus 5.5-এর তুলনায় আড়াই গুণ বেশি খরচের কারণে, কোন কাজগুলো 10 ডলার ইনপুট এবং 50 ডলার আউটপুট খরচ পুষিয়ে নিতে পারে তা নিয়ে আলাদা আলোচনার প্রয়োজন রয়েছে।

Haiku 5.5-এর ক্ষেত্রে এখন আর সেই সীমাবদ্ধতাগুলো নেই, যা আগে দামের বিষয়টি আসার আগেই ছোট মডেলগুলোকে বাদ দিয়ে দিত। বর্তমান চারটি মডেলেরই 1 মিলিয়ন টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো, synchronous Messages API-তে 128 হাজার টোকেনের সর্বোচ্চ আউটপুট এবং জুন 2026 পর্যন্ত নির্ভরযোগ্য নলেজ কাটঅফ রয়েছে। Haiku 5.5-কে যা আলাদা করে তা হলো এর প্রাইস স্টেপ: যদি কোনো রিকোয়েস্টের প্রম্পট 100,000 টোকেন ছাড়িয়ে যায়, তবে সেই প্রম্পটের প্রতিটি টোকেনের জন্য বেস রেটের পাঁচ গুণ খরচ দিতে হয়।

বাস্তব কাজের ক্ষেত্রে এই পছন্দের খরচ কত?

এই সিরিজের প্রতিটি মডেলে আউটপুট রেট ইনপুট রেটের পাঁচ গুণ। Opus 5.5-এর ক্ষেত্রে ইনপুট $4 এবং আউটপুট $20। Haiku 5.5-এর ক্ষেত্রে ইনপুট $0.10 এবং আউটপুট $0.50। এই অনুপাত পুরো রেঞ্জেই অপরিবর্তিত থাকে, তাই যে কাজে প্রচুর আউটপুট তৈরি হয়, সেখানে মডেল নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

এজেন্টিক (Agentic) কাজগুলো এই ধরনের কাজের অন্তর্ভুক্ত, কারণ থিংকিং টোকেনগুলোকে আউটপুট টোকেন হিসেবে বিল করা হয় এবং এগুলো max_tokens-এর অন্তর্ভুক্ত হয়, এমনকি সেই টেক্সট আপনার কাছে না পৌঁছালেও। Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 এবং Haiku 5.5-এ রিজনিং সামারি ডিফল্টভাবে বাদ দেওয়া থাকে, তাই thinking ফিল্ডটি খালি থাকে। বিলিংয়ের ক্ষেত্রে কোনো পরিবর্তন হয় না: "যেকোনো ক্ষেত্রেই ব্লকটি একইভাবে বিল করা হয় এবং মাল্টি-টার্ন কথোপকথনে একইভাবে ফেরত পাঠানো হয়।" Claude টোকেন বিল আসলে কীভাবে নির্ধারিত হয় নিবন্ধে এই মিটারিং পদ্ধতি বিস্তারিত বিশ্লেষণ করা হয়েছে।

বর্তমানে চারটি মডেলের সবকটিতেই থিংকিং ডিফল্টভাবে চালু থাকে, কিন্তু সেগুলোর ডিফল্ট এফোর্ট লেভেল ভিন্ন। এটি খেয়াল না করলে খরচের হিসাব ভুল হতে পারে। Opus 5.5 এবং Haiku 5.5-এর ডিফল্ট মান হলো medium; Fable 5.1 এবং Sonnet 5.5-এর ডিফল্ট মান হলো high। আপনি যদি পুরনো Opus 4.8 বা Opus 4.7-এর সাথে তুলনা করেন, তবে সেখানে থিংকিং বন্ধ থাকে যতক্ষণ না আপনি রিকোয়েস্টে thinking: {type: "adaptive"} সেট করছেন। সংখ্যার ভিত্তিতে কোনো সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর আগে উভয় পাশের কনফিগারেশন মিলিয়ে নিন।

কেন সবচেয়ে সস্তা মডেলটিই সবচেয়ে ব্যয়বহুল হতে পারে

একটি স্বয়ংসম্পূর্ণ কোডিং টাস্কের কথা বিবেচনা করুন। অনুরোধটিতে 60,000 টোকেনের কনটেক্সট রয়েছে এবং মডেলটি চিন্তাভাবনা (thinking) সহ 8,000 টোকেনের আউটপুট তৈরি করে। কোনো ক্যাশিং না থাকায় হিসাবটি স্পষ্ট থাকে।

Opus 5.5-এ: 0.06 MTok ইনপুটের দাম $4 হিসেবে $0.24 এবং 0.008 MTok আউটপুটের দাম $20 হিসেবে $0.16। এই প্রচেষ্টার মোট খরচ $0.40। Haiku 5.5-এ, যদি প্রম্পটটি 100,000 টোকেনের নিচে থাকে, তবে একই প্রচেষ্টার খরচ $0.006 এবং $0.004, অর্থাৎ মোট $0.01।

প্রতি প্রচেষ্টায় Haiku চল্লিশ গুণ সস্তা, যা দেখে মনে হতে পারে এটি অনেক সাশ্রয়ী। কিন্তু একটি ব্যর্থ প্রচেষ্টা কী প্রভাব ফেলে তা লক্ষ্য করুন। আপনি ভুল উত্তরটি পড়ছেন, যাতে আপনার সময় নষ্ট হচ্ছে। আপনি পুনরায় পাঠানোর সময় এটিকে কনটেক্সট হিসেবে ব্যবহার করছেন, তাই প্রতিটি প্রচেষ্টা আগের চেয়ে বড় হচ্ছে। কনটেক্সট যখন 100,000 টোকেন ছাড়িয়ে যায়, তখন পুরো অনুরোধটি Haiku-এর উচ্চতর রেটে চলে যায়। আর তৃতীয় প্রচেষ্টাতেও যদি ভুল হয়, তখন আপনাকে শেষ পর্যন্ত Opus-ই ব্যবহার করতে হয়। Haiku-এর $0.03 এবং Opus-এর $0.40 মিলে মোট $0.43 খরচ হয়, যা একবার Opus চালানোর চেয়ে প্রায় 8% বেশি। এর পাশাপাশি আপনি নিজের মনোযোগের তিনটি রাউন্ডও ব্যয় করেছেন।

তাই সিদ্ধান্ত নেওয়ার মূল প্রশ্ন হলো, আপনি কত সহজে উত্তরটি যাচাই করতে পারছেন। যখন একটি ভুল উত্তর এক সেকেন্ডেই ধরা পড়ে, তখন ছোট মডেলটি সাশ্রয়ী। কিন্তু যখন ভুল ধরতে আপনাকে সতর্কতার সাথে diff পড়তে হয়, তখন ছোট মডেলটি আপনার এমন সময় নষ্ট করে যা ইনভয়েসে দেখা যায় না। সেই সময়ের একটি আর্থিক মূল্য নির্ধারণ করা অনেকটা Claude Code প্ল্যানটি লাভজনক কি না তা বের করার হিসাবের মতোই। একবার আপনার নিজের ঘণ্টার পারিশ্রমিক এই হিসাবের মধ্যে যোগ করলে, সস্তা মডেলটিকে আর সস্তা মনে হয় না।

যেসব ক্ষেত্রে ছোট মডেল সরাসরি এগিয়ে থাকে

নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলোতে Haiku 5.5 সঠিক পছন্দ:

• মেকানিক্যাল সাব-এজেন্ট কাজ। যে সাব-এজেন্ট ফাইলের নাম পরিবর্তন করে বা সার্চের আউটপুট সংগ্রহ করে, তার জন্য ফ্রন্টিয়ার রিজনিংয়ের প্রয়োজন নেই। আপনি যখন Claude দিয়ে একটি AI এজেন্ট তৈরি করেন এবং সেটিকে সহায়তাকারী প্রদান করেন, তখন এটিই স্ট্যান্ডার্ড প্যাটার্ন।
• লগ ট্রায়াজ। কোনো লগ লাইন অপ্রয়োজনীয় নাকি মানুষের মনোযোগ পাওয়ার যোগ্য, তা নির্ধারণ করা একটি সুনির্দিষ্ট বিচার এবং এর ব্যর্থতার ধরনও স্পষ্ট।
• নির্দিষ্ট লেবেল সেটের বিপরীতে ক্লাসিফিকেশন। এর আউটপুট সংক্ষিপ্ত হয় এবং নমুনার ওপর ভিত্তি করে নির্ভুলতা পরিমাপ করা যায়।
• উচ্চ ভলিউমের প্রোডাকশন কল। দিনে 100,000 রান হলে প্রতি টোকেনের খরচের পার্থক্য আর সামান্য থাকে না। n8n-এ যুক্ত AI ওয়ার্কফ্লো সাধারণত এই আকারেই হয়ে থাকে।
• যেকোনো কাজ যেখানে ব্যবহারকারীর কাছে রেসপন্স স্পিড গুরুত্বপূর্ণ। Haiku 5.5 এই লাইনআপের দ্রুততম মডেল হিসেবে স্বীকৃত।

মূল্য নির্ধারণের একটি নিয়ম শুধুমাত্র Haiku 5.5-এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। "একটি রিকোয়েস্টের প্রম্পট দৈর্ঘ্যের মধ্যে এর সমস্ত ইনপুট টোকেন গণনা করা হয়, যার মধ্যে ক্যাশ রিড এবং ক্যাশ রাইট অন্তর্ভুক্ত", তাই 100,000 টোকেনের বেশি রিকোয়েস্টের ক্ষেত্রে প্রতি ইনপুট $0.50 এবং আউটপুট $2.50 খরচ হয়, এমনকি প্রম্পটের বেশিরভাগ অংশ ক্যাশ হিট হলেও। Haiku প্রম্পটগুলোকে এই সীমার নিচে রাখুন, অথবা উচ্চ হারে মূল্য পরিশোধ করুন। ছোট মডেলের পুরনো ক্যাশিং ফাঁদটি এখন আর নেই: বর্তমান চারটি মডেলের ক্ষেত্রেই সর্বনিম্ন ক্যাশযোগ্য প্রম্পট হলো 512 টোকেন, যেখানে Haiku 4.5-এর জন্য 4,096 টোকেনের প্রয়োজন হতো। এই সীমার নিচে নিয়মটি অপরিবর্তিত: "এই সংখ্যার চেয়ে কম টোকেন ক্যাশ করার যেকোনো রিকোয়েস্ট ক্যাশিং ছাড়াই প্রসেস করা হবে এবং কোনো এরর রিটার্ন করা হবে না"। এর লক্ষণ হলো cache_creation_input_tokens এবং cache_read_input_tokens উভয়ই শূন্য থাকা। সবসময় চালু থাকা এজেন্টের খরচ কমানো বিষয়টি ক্যাশ হারানোর অন্যান্য কারণের পাশাপাশি এটি নিয়েও আলোচনা করে।

যেসব বিষয় উত্তরের পরিবর্তন ঘটায়

এগুলোর প্রতিটি মডেলের নামের ওপর ভিত্তি করে যে খরচ হওয়ার কথা, তার চেয়েও বেশি পরিবর্তন আনতে পারে।

Effort. output_config.effort নিয়ন্ত্রণ করে মডেল উত্তর দেওয়ার আগে কতটা কাজ করবে। এর স্তরগুলো হলো low, medium, high, xhigh এবং max। বেশিরভাগ মডেলে ডিফল্ট মান হলো high এবং Opus 5.5 ও Haiku 5.5-এর ক্ষেত্রে medium: "effort-কে মডেলের ডিফল্ট মানে সেট করা (Claude Opus 5.5 এবং Claude Haiku 5.5-এর জন্য "medium", অন্যান্য মডেলের জন্য "high") ঠিক সেই আচরণই তৈরি করে যা effort প্যারামিটারটি পুরোপুরি বাদ দিলে পাওয়া যেত।" এটি রিকোয়েস্টের টপ লেভেলে না থেকে output_config-এর ভেতরে থাকে:

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-5",
    max_tokens=4096,
    output_config={"effort": "medium"},
    messages=messages,
)

Effort রেসপন্সের প্রতিটি টোকেনকে প্রভাবিত করে, যার মধ্যে টেক্সট, টুল কল এবং থিংকিং অন্তর্ভুক্ত: "কম Effort মানে হলো কম এবং সংক্ষিপ্ত টুল কল।" এটি একটি এজেন্টিক লুপে প্রভাব ফেলে। এটি কোনো টোকেন ক্যাপ নয়: "Effort হলো একটি আচরণগত সংকেত, কঠোর কোনো টোকেন বাজেট নয়।" Anthropic প্রতিটি স্তরের জন্য কোনো নির্দিষ্ট খরচ গুণক প্রকাশ করে না এবং আপনাকে আপনার নিজস্ব ব্যবহারের ক্ষেত্রে পরীক্ষা করতে বলে। তাই Sonnet 5.5-কে high-এ চালিয়ে Opus 5.5-এর low-এর সাথে তুলনা করা একটি বাস্তব পরীক্ষা, যা আপনি আজই করতে পারেন। Haiku 5.5 পাঁচটি স্তরই সমর্থন করে; Haiku 4.5 কোনো Effort সমর্থন করত না।

Prompt caching. ক্যাশ রিড এখন আর প্রতিটি মডেলে ইনপুট রেটের একই ভগ্নাংশ নয়। এটি Opus 5.5 এবং Sonnet 5.5-এ বেস ইনপুট রেটের 0.05x, Fable 5.1-এ 0.025x এবং Haiku 5.5-এ 0.1x খরচ করে। মডেল নির্বাচনের ক্ষেত্রে মূল বিষয়টি হলো বিভিন্ন টায়ারে এটি কীভাবে কাজ করে। Opus 5.5-এ একটি ক্যাশ হিট-এর খরচ $0.20 / MTok। এটি 100,000 টোকেনের নিচে থাকা uncached Haiku 5.5 প্রম্পটের $0.10 রেটের দ্বিগুণ, কিন্তু তার বেশি টোকেনের ক্ষেত্রে $0.50 রেটের অর্ধেকেরও কম। তাই দীর্ঘ প্রম্পটের ক্ষেত্রে, একটি সুসংগঠিত ক্যাশড Opus প্রিফিক্স, uncached Haiku-এর চেয়ে প্রতি ইনপুট টোকেনে সস্তা। যেকোনো ওয়ার্কলোডে যেখানে বড় কোনো স্থিতিশীল প্রিফিক্স বারবার পাঠানো হয়, সেখানে সেশন হাইজিন মডেল নির্বাচনের চেয়ে বেশি কার্যকর।

Batches. যদি উত্তরের জন্য তাৎক্ষণিক অপেক্ষায় থাকতে না হয়, তবে Message Batches API একই মডেলগুলোকে "ইনপুট এবং আউটপুট উভয় টোকেনের ওপর 50% ডিসকাউন্ট"-এ চালায়। এটি নিচের তুলনামূলক তালিকার প্রতিটি সারিকে অর্ধেক করে দেয় এবং এটি সব টায়ারে কাজ করে: একটি ব্যাচড Opus 5.5 জব ঠিক ততটাই খরচ করে যতটা একটি সিঙ্ক্রোনাস Sonnet 5.5 জব করে, অর্থাৎ ইনপুটে $2 এবং আউটপুটে $10। আপনি গতি ত্যাগ করে কোনো অতিরিক্ত খরচ ছাড়াই শক্তিশালী মডেলটি ব্যবহার করতে পারেন।

কাজের খরচের তুলনা

কাজের পরিমাণ: 1,00,000টি সাপোর্ট ইমেইল ক্লাসিফাই করা, প্রতিটিতে একটি কল, প্রতি কলে 2,000 ইনপুট টোকেন এবং 300 আউটপুট টোকেন। অর্থাৎ 200 MTok ইনপুট এবং 30 MTok আউটপুট। প্রতিটি প্রম্পট 1,00,000 টোকেনের অনেক নিচে, তাই Haiku 5.5 এর নিম্ন হারে বিল করা হবে।

• Haiku 5.5: 200 x $0.10 = $20 ইনপুট, 30 x $0.50 = $15 আউটপুট। মোট $35।
• Sonnet 5.5: 200 x $2 = $400 ইনপুট, 30 x $10 = $300 আউটপুট। মোট $700।
• Opus 5.5: 200 x $4 = $800 ইনপুট, 30 x $20 = $600 আউটপুট। মোট $1,400।

ভবিষ্যতের দাম অনুযায়ী হিসাব করতে চারটি সংখ্যা পরিবর্তন করুন। নিচের সমন্বয়গুলো প্রতিটি লাইনকে প্রত্যাশার চেয়ে বেশি পরিবর্তন করে:

• ব্যাচিং প্রতিটি লাইনকে অর্ধেক করে দেয়: $17.50, $350 এবং $700। রাতের ক্লাসিফিকেশন রান-এর জন্য কোনো কিছু অপেক্ষা করে না, তাই এটি বাদ দেওয়ার কোনো কারণ নেই।
• শেয়ারড প্রিফিক্স ক্যাশ করা। ধরুন 2,000 ইনপুট টোকেনের মধ্যে 1,200টি টোকেন প্রতিবার একই নির্দেশনার ব্লক। Sonnet 5.5-এ এগুলো ক্যাশ হিট হিসেবে প্রতি MTok $0.10 খরচ করে, $2-এর পরিবর্তে। তাই 120 MTok-এর খরচ $240-এর বদলে $12। এর সাথে $2 দরে 80 MTok নতুন ইনপুট যোগ করলে হয় $160, এবং $300 আউটপুট যোগ করলে Sonnet 5.5-এর খরচ $700-এর বদলে প্রায় $472 হয়। একই কৌশল এখন Haiku 5.5-এও কাজ করে, কারণ 1,200 টোকেন এর 512-টোকেন ন্যূনতম সীমা অতিক্রম করে: $1.20 ক্যাশ হিট, $8 নতুন ইনপুট এবং $15 আউটপুট মিলিয়ে খরচ প্রায় $24।
• পুনরায় চেষ্টা (Retries)। ধরুন আপনি 8% ইমেইলের ক্ষেত্রে Haiku-এর উত্তর প্রত্যাখ্যান করলেন এবং সেগুলো Opus 5.5-এ পুনরায় চালালেন। $35-এর সাথে 0.08 x $1,400 = $112 যোগ করুন, যা মোট $147 হয়। আমার হারের পরিবর্তে আপনার নিজস্ব প্রত্যাখ্যানের হার পরিমাপ করুন।
• টুল ডেফিনিশন, যদি কাজটি সেগুলো ব্যবহার করে। tool_choice কে auto সেট করা থাকলে Opus 5.5, Sonnet 5.5 এবং Haiku 5.5-এ সিস্টেম প্রম্পটটি 286 টোকেন হয়, তাই এই নির্দিষ্ট ওভারহেড আর খরচের তুলনায় প্রভাব ফেলে না। Opus 5.5 এবং Sonnet 5.5 জোরপূর্বক টুল ব্যবহার (any বা tool) প্রত্যাখ্যান করে এবং 400 error দেয়, তাই যে ক্লাসিফায়ার টুল কল করার ওপর নির্ভর করে তাকে এই দুটি মডেলে auto ব্যবহার করতে হবে।

একটি এসকেলেশন পাথসহ Haiku-এর খরচ $147, যা ক্যাশ করা Sonnet 5.5-এর $472 খরচের এক-তৃতীয়াংশের চেয়েও কম। Haiku-কে প্রায় 31% ইমেইলে ব্যর্থ হতে হবে, তবেই সেই এসকেলেশন পাথের খরচ Sonnet 5.5-এর একক পাসের খরচের সমান হবে। মডেলটি কখনোই পুরো বিষয়টি ছিল না।

সেশনের মাঝখানে মডেল পরিবর্তন করলে কি খরচ কমে?

স্টিকার-দাম দেখে যতটা সাশ্রয় মনে হয়, বাস্তবে ততটা নয়। কারণ সাশ্রয় হিসাব হয় প্রতি token অনুযায়ী, কিন্তু ঝুঁকিতে পড়ে সম্পূর্ণ cached prefix।

Anthropic কোন কোন পরিবর্তনে cache অকার্যকর হয় তা নথিভুক্ত করেছে। Prefix-গুলো প্রথমে tools, তারপর system, এরপর messages ক্রমে তৈরি হয়। নথিতে বলা আছে, "প্রতিটি স্তরে পরিবর্তন হলে সেই স্তর এবং পরবর্তী সব স্তর অকার্যকর হয়।" দুটি request setting-ও ওই তালিকায় আছে: "thinking configuration এবং resolved effort level prompt-এর মধ্যেই লেখা হয়। তাই এগুলোর যেকোনোটি পরিবর্তন করলে নতুন cache prefix শুরু হয়।" effort সম্পর্কে নথিতে আরও বলা হয়েছে: cache hit-এর ওপর নির্ভরশীল কোনো conversation-এর মধ্যে এটি পরিবর্তন না করে workload অনুযায়ী পরিবর্তন করুন। একটি নতুন ব্যতিক্রম আছে। Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 এবং Haiku 5.5-এ messages-এর ভেতরে প্রতি message-এ effort পরিবর্তন করা যায় (এটি একটি beta feature), এবং এতে cached prefix টিকে থাকে।

মডেলটি ওই নথিভুক্ত তালিকায় নেই। তাই কোনো দিকেই অনুমান করবেন না। তবে docs-এ এর সঙ্গে সম্পর্কিত একটি প্রভাব বর্ণনা করা হয়েছে। নতুন মডেল যে thinking block পড়তে পারে না, সেটি বাদ পড়ে। তখন "cached prefix ওই block-এর অবস্থান থেকে পরবর্তী অংশে পরিবর্তিত হয়।" মডেল পরিবর্তনের পর প্রথম request-এ cache_read_input_tokens দেখুন এবং সংখ্যাটিকেই উত্তর হিসেবে ব্যবহার করুন। 150,000-token Opus 5.5 prefix-এ cache read-এর খরচ প্রায় $0.03, আর নতুন পাঁচ-মিনিটের write-এর খরচ প্রায় $0.75। আপনি যে per-token ব্যবধানের জন্য মডেল বদলাচ্ছেন, তার কয়েকটি turn-এর খরচের চেয়েও এটি বেশি হতে পারে।

তাই এই পরিবর্তনগুলো একটি task থেকে অন্য task-এর মধ্যে করুন, একই task-এর ভেতরে নয়। Claude Code-এ এর অর্থ হলো cache যেহেতু তখন এমনিতেই বাদ পড়ছে, তাই প্রথমে /clear ব্যবহার করুন। এরপর /model অথবা /effort ব্যবহার করুন। এই দুটিই CLI-তে টাইপ করা হয়। তাই Linux-এ কাজ করলে ব্যবহারযোগ্য install হলো terminal-এরটি, কারণ Linux-এর জন্য Anthropic যে native package দেয় সেটি স্থিতিশীল CLI-কে এমন একটি desktop app-এর সঙ্গে যুক্ত করে, যা এখনও beta-তে আছে। এই পরিবর্তন bill-এ আদৌ দেখা যাবে কি না, তা নির্ভর করে আপনি ওই session-এর অর্থ কীভাবে পরিশোধ করছেন তার ওপর। কারণ Claude Code হয় flat monthly plan-এ চলে, নয়তো per-token API credit-এ। শুধু দ্বিতীয় পদ্ধতিতেই প্রতিটি model change-এর দাম dollar-এ নির্ধারিত হয়। Flat plan-এ ভারী মডেল বেছে নেওয়ার মূল্য invoice নয়, usage window—যতক্ষণ included usage-এর মধ্যে থাকেন। Usage credit চালু থাকলে এর বেশি ব্যবহার standard API rate-এ billed হয়, এবং terminal-এর Claude Code-ও এর অন্তর্ভুক্ত। Pro plan থেকে Claude Code অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং chat app-এর সঙ্গে একই usage window ব্যবহার করে। তাই terminal-এ Opus ব্যবহার করার 1 ঘণ্টা browser-এ ব্যবহার করার জন্য আপনার হাতে থাকে না।

নিজের workload-এ উত্তরটি কীভাবে পরীক্ষা করবেন

অন্য কোনো model থেকে নেওয়া count ব্যবহার করে prompt-এর আকার নির্ধারণ করবেন না। Token-counting endpoint বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায় এবং আপনি যে model-এর নাম দেবেন, সেটির tokenizer ব্যবহার করে count করে। তাই যে model call করার পরিকল্পনা করছেন, সেটির নাম দিন। Platform-এর যে কয়েকটি অংশে কখনো billing হয় না, এই endpoint তার একটি। বাস্তব credit খরচ করে comparison করার আগে আর কী কী বিনামূল্যে চালানো যায় তা দেখে নেওয়া উপযোগী। Claude 4.7 এবং পরবর্তী model-গুলো, যার মধ্যে বর্তমান lineup-এর চারটিই অন্তর্ভুক্ত, একটি নতুন tokenizer ব্যবহার করে, যা “একই text-এর জন্য প্রায় 30 percent বেশি token তৈরি করে”। তাই Haiku 4.5-এর মতো পুরোনো model-এ মাপা token budget নতুন model-এ কম পড়বে, এমনকি প্রতি-token rate একই থাকলেও।

এরপর response-এ কী এসেছে তা পড়ুন। input_tokens শুধু cache না-করা অবশিষ্ট অংশ, তাই প্রকৃত prompt size হলো ওই field-এর সঙ্গে cache_creation_input_tokens এবং cache_read_input_tokens যোগফল। VPS-এ প্রথম Claude API app এই measurement চালানোর জন্য সবচেয়ে ছোট বাস্তবসম্মত জায়গা। আর কোন Claude plan আপনার ব্যবহারের সঙ্গে মানানসই—আপনাকে আদৌ প্রতি token-এ pay করতে হবে কি না, সেটি আলাদা সিদ্ধান্ত। যদি বিষয়টি subscription রাখবেন কি না না হয়ে কোন subscription রাখবেন—এমন হয়, তাহলে ChatGPT-এর tier-এর পাশে Claude-এর tier-এর মূল্য একই coding work-এর জন্য অন্য provider-এর seat-এ কত খরচ হয় তা দেখায়। Measurement-এর পরে যদি আপনার work স্থায়ীভাবে API-তে পাঠানোর সিদ্ধান্ত নেন, subscription এক tier কমানো বা সম্পূর্ণ বাতিল করা হলেও ইতিমধ্যে যে period-এর জন্য pay করেছেন, সেটি বহাল থাকবে। তাই numbers হাতে আসার পরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য কোনো penalty নেই। একজনের বদলে team-এর জন্য একই measurement চালালে মোট হিসাবের ধরন আবার বদলে যায়, কারণ Team বা Enterprise seat কেনার আগে সেটিকে ওই ব্যক্তির প্রতি token-এ সম্ভাব্য খরচের চেয়ে বেশি সাশ্রয়ী হতে হবে।

FAQ

কোডিংয়ের জন্য কোন Claude মডেলটি সেরা?

জটিল এজেন্টিক কোডিংয়ের জন্য Claude Opus 5.5 হলো নথিভুক্ত প্রারম্ভিক মডেল, যার খরচ অক্টোবর 2026 অনুযায়ী প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেনে $4 এবং আউটপুট টোকেনে $20। Claude Sonnet 5.5 গতি এবং বুদ্ধিমত্তার সেরা সমন্বয় হিসেবে পরিচিত, যার খরচ $2 / $10, অর্থাৎ Opus-এর অর্ধেক। একই কাজ উভয় মডেলে চালিয়ে দেখুন এবং effort level একই রাখুন, কারণ Opus 5.5-এ ডিফল্ট হিসেবে medium এবং Sonnet 5.5-এ high থাকে। এরপর response.usage থেকে মোট টোকেন খরচের তুলনা করুন।

Claude Haiku 5.5 কি Sonnet 5.5-কে প্রতিস্থাপন করার মতো সাশ্রয়ী?

টোকেন প্রতি খরচের দিক থেকে এটি অনেক সাশ্রয়ী: Sonnet 5.5-এর $2 / $10-এর বিপরীতে Haiku 5.5-এর খরচ $0.10 / $0.50, যদি প্রম্পট 100,000 টোকেনের নিচে থাকে। Haiku 4.5-এর সীমাবদ্ধতাগুলো এখন আর নেই। Haiku 5.5-এ Sonnet 5.5-এর মতোই 1 মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো, 128 হাজার সর্বোচ্চ আউটপুট এবং জুন 2026 পর্যন্ত নির্ভরযোগ্য নলেজ কাটঅফ রয়েছে। এটি পাঁচটি effort level-ই সমর্থন করে এবং 512 টোকেন থেকে প্রম্পট ক্যাশ করতে পারে। এখন দুটি বিষয় সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে। প্রথমটি হলো 100,000 টোকেনের বেশি প্রম্পটের ক্ষেত্রে $0.50 / $2.50-এর প্রাইস স্টেপ, যা ক্যাশ রিডকেও গণনা করে। দ্বিতীয়টি হলো আপনার নিজস্ব পরীক্ষায় প্রাপ্ত গুণমান।

সেশনের মাঝপথে সাশ্রয়ী Claude মডেলে সুইচ করলে কি টাকা বাঁচে?

এটি যতটা সহজ মনে হয়, বাস্তবে ততটা নয়। Anthropic-এর নথি অনুযায়ী, ক্যাশ ইনভ্যালিডেটরগুলো হলো tools, system বা messages প্রিফিক্সে পরিবর্তন, থিংকিং কনফিগারেশনে পরিবর্তন এবং টপ-লেভেল output_config.effort-এ পরিবর্তন। মডেল পরিবর্তন এই তালিকায় নেই। নথিতে বলা হয়েছে, নতুন মডেল যে থিংকিং ব্লকগুলো পড়তে পারে না, সেগুলো বাদ পড়ে যায় এবং সেই পয়েন্ট থেকে প্রিফিক্স পরিবর্তিত হয়, তাই পরবর্তী প্রথম রিকোয়েস্টে cache_read_input_tokens পড়ুন। এর ঝুঁকিটি বোঝা জরুরি: 150,000-টোকেন Opus 5.5 প্রিফিক্সে একটি ক্যাশ রিডের খরচ প্রায় $0.03 এবং নতুন রাইটের খরচ প্রায় $0.75, যা টোকেন প্রতি সাশ্রয়ের চেয়ে অনেক বেশি। তাই কাজের মাঝে সুইচ না করে Claude Code-এ /clear-এর পর সুইচ করুন, যখন ক্যাশ এমনিতেই মুছে ফেলা হয়।

output_config.effort আমার বিলের ওপর কী প্রভাব ফেলে?

এটি টেক্সট, টুল কল এবং থিংকিংয়ের ক্ষেত্রে মডেলটি কতগুলো টোকেন খরচ করবে তা নির্ধারণ করে। কম effort-এর ফলে টুল কল কম হয়, যা এজেন্টিক লুপে প্রভাব ফেলে কারণ প্রতিটি টুলের ফলাফল পরবর্তী টার্নগুলোতে পুনরায় পাঠানো হয়। লেভেলগুলো হলো low, medium, high, xhigh এবং max। অধিকাংশ মডেলে ডিফল্ট হলো high এবং Opus 5.5 ও Haiku 5.5-এ এটি medium। Anthropic লেভেল প্রতি কোনো নির্দিষ্ট খরচ গুণক প্রকাশ করে না, কারণ effort-কে টোকেন বাজেট না বলে আচরণগত সংকেত হিসেবে দেখা হয়, তাই আপনার নিজস্ব কাজের ওপর এটি মেপে দেখুন।

Claude Batches API কতটুকু সাশ্রয় করে?

অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ডেলিভারির বিনিময়ে এটি ইনপুট এবং আউটপুট উভয় টোকেনেই 50% সাশ্রয় দেয়। অক্টোবর 2026 অনুযায়ী, এতে Opus 5.5-এর খরচ $2 ইন / $10 আউট, Sonnet 5.5-এর $1 / $5 এবং 100,000 টোকেন পর্যন্ত প্রম্পটের জন্য Haiku 5.5-এর খরচ $0.05 / $0.25। এখানে লক্ষণীয় বিষয় হলো টায়ারগুলোর মধ্যে তুলনা: একটি ব্যাচড Opus 5.5 জবের খরচ ঠিক একটি সিঙ্ক্রোনাস Sonnet 5.5 জবের সমান, তাই ব্যাচিং ব্যবহার করে কোনো অতিরিক্ত খরচ ছাড়াই আরও শক্তিশালী মডেল পাওয়া সম্ভব।